Noticias sobre Big Data

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Como la integración de la IA mejora la accesibilidad de los materiales educativos para los estudiantes

27/09/2023 por Next International Business School

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En el siglo XXI, la forma en que enseñamos y aprendemos ha sido testigo de una transformación monumental. La educación impulsada por la tecnología es en gran medida responsable de este cambio. Esta metamorfosis no se limita al uso de la tecnología en las aulas o al auge de las plataformas de e-learning. En el corazón de esta revolución se encuentra la Inteligencia Artificial (IA). La IA, que alguna vez fue un tema de ciencia ficción, ahora ocupa un lugar central en las estrategias y herramientas educativas en todo el mundo.

Hay un rápido crecimiento en el mercado de la IA en la educación, lo que demuestra su importancia. De acuerdo con el «Mercado de inteligencia artificial en el sector educativo de EE. UU.«, hubo un asombroso crecimiento proyectado del 47,5% en la educación impulsada por la IA de 2017 a 2021. Estas estadísticas demuestran el papel fundamental de la IA en la remodelación y mejora del entorno educativo.

Colaboración entre estudiantes y IA

En educación, la relación entre los estudiantes y la IA se extiende mucho más allá de las herramientas de prueba automatizadas o los algoritmos inteligentes que sugieren materiales educativos. A medida que nos adentramos en la era digital, los estudiantes experimentan una colaboración novedosa con la IA que está remodelando la forma en que aprenden, interactúan y se preparan para el futuro. Así es como la IA fomenta que los estudiantes obtengan una experiencia educativa más interactiva e individualizada:

1. Personalización mejorada a través de IA

Con la llegada de la IA, quedaron atrás los días en que la norma en educación era una solución única para todos. Los sistemas de inteligencia artificial ahora son expertos en analizar patrones de aprendizaje individuales y adaptar el contenido para satisfacer las necesidades y preferencias únicas de cada estudiante.

Por ejemplo, considere una plataforma impulsada por inteligencia artificial conocida que elabora planes de lecciones personalizados basados en retroalimentación y curvas de aprendizaje en tiempo real, lo que garantiza que cada estudiante se mantenga en su camino de aprendizaje óptimo.

2. Acceso universal a herramientas de escritura de IA para todos los estudiantes

El enorme logro de la IA en la educación podría ser su capacidad para nivelar el campo de juego. Ya no existe el privilegio de que unos pocos tengan acceso a recursos y a una educación personalizada. Con plataformas de escritura impulsadas por IA, como “Resumidor De Textos”, independientemente de su ubicación geográfica, discapacidades físicas o diferencias de aprendizaje, cada estudiante puede completar sus tareas de escritura en poco tiempo.

Al utilizar herramientas de escritura de inteligencia artificial, los estudiantes pueden completar sus ensayos, tareas, trabajos de investigación y desarrollar su voz única con el tiempo.

3. Traducción y transcripción de idiomas

Las barreras del lenguaje y las discapacidades auditivas se están eliminando gradualmente con la ayuda de la IA. Las herramientas impulsadas por IA ahora permiten la traducción instantánea de materiales educativos, democratizando el aprendizaje para estudiantes de todo el mundo. Además, los servicios de transcripción automática se han convertido en una gran ayuda para las personas con discapacidad auditiva, ya que garantizan que no se pierdan ninguna información.

4. Ayudas visuales y auditivas mejoradas

Para los estudiantes que dependen en gran medida de estímulos visuales y auditivos, la IA ofrece soluciones innovadoras. Las herramientas equipadas con capacidades de inteligencia artificial pueden generar narrativas de audio descriptivas para personas con discapacidad visual, convirtiendo datos gráficos en información auditiva.

Además, estas plataformas utilizan la IA para transformar el contenido de texto plano en animaciones visuales cautivadoras, haciendo que el aprendizaje sea más interactivo y atractivo.

5. Pruebas adaptativas y retroalimentación

Las pruebas tradicionales a menudo no consideran la progresión individual de los estudiantes. Sin embargo, la IA ha supuesto un cambio radical. Los sistemas actuales pueden evaluar el desempeño de un estudiante y ajustar en consecuencia la dificultad de las pruebas posteriores.

Además, los mecanismos de retroalimentación instantánea impulsados por IA brindan información en tiempo real, lo que permite a los estudiantes identificar y rectificar sus errores rápidamente.

6. Asistencia activada por voz

Es muy posible que el aula del futuro resuene con la voz de los asistentes virtuales. Los estudiantes con herramientas de inteligencia artificial ahora pueden plantear consultas sobre su plan de estudios y obtener respuestas inmediatas, fomentando un entorno de aprendizaje continuo. De hecho, muchas escuelas de renombre ya han integrado asistentes de voz en sus aulas, remodelando la forma en que los estudiantes interactúan con el contenido.

Lisa Johnson

Asimismo, la Inteligencia Artificial es una tecnología dependiente del Big Data. Cuando se complementan, cada una puede obtener beneficios que aportan en su desarrollo. En el caso de la IA, estas son las ventajas que aporta al Big Data: Reconoce patrones o tendencias en las grandes cantidades de datos que analiza. Si quieres convertirte en un experto en este tema y conocer todo sobre las nuevas actualizaciones de análisis de datos, te invitamos a descubrir el Master in Big Data & Business Intelligence. ¿Necesitas asesoramiento académico? Puedes solicitar una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores. ¡Dale un impulso a tu carrera profesional!

Tecnología para mejorar nuestra calidad de vida

26/06/202326/06/2023 por Belarmino García

Tecnología para mejorar la calidad de vida

«La tecnología está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. Estamos en el umbral de una revolución que cambiará el mundo para mejor», Sheryl Sandberg.

Así mejora la tecnología nuestra calidad de vida

En los últimos 30 años he tenido la suerte de asistir al nacimiento de la WWW, Internet, navegadores, buscadores, redes sociales, smartphones, dinero digital, vacunas ARNm… He vivido el momento en el que los móviles superaron a los ordenadores en accesos a Internet. He vivido las revoluciones de las telecomunicaciones, las ciencias de la vida, los medios sociales, el nacimiento del big data, la Inteligencia Artificial (IA)…, y he visto cómo se creaban nuevas industrias, mercados y clientes casi de la noche a la mañana.

Después de estos años de desarrollo acelerado de la tecnología, es lógico preguntarse ¿cómo sería la humanidad sin el desarrollo que hemos vivido? Muchos observaron esa tecnología y reconocieron en ese instante que el mundo ya no volvería a ser el mismo. No sé de modo exacto cómo sería el mundo sin el impacto que ha provocado la innovación tecnología, de lo que estoy seguro es que hoy el mundo es diferente y mejor.

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Una sociedad tecnológica

La tecnología la utilizamos constantemente y nos acompaña en casi todas las tareas que realizamos día a día, de modo ubicuo, sin darnos cuenta. La sociedad actual ha llegado a la cúspide de la evolución tecnológica, sabiendo que el progreso tecnológico no parará, y los seres humanos dependemos cada vez más de su uso para llevar a cabo nuestras tareas cotidianas.

En este sentido, después de toda esta acumulación de desarrollos tecnológicos, creando innovaciones en muchas ocasiones rupturistas, lo más importante de la tecnología que viene es el impacto positivo que tendrá sobre la esperanza y la calidad de vida de las personas, impacto positivo que ha tenido ya en lo que llevamos de siglo XXI. En las últimas tres décadas, la esperanza de vida ha aumentado significativamente en todo el mundo. Según los datos de la OMS, la esperanza de vida global al nacer aumentó de 65 años en 1990 a 72 años en 2020. En España ha pasado de 77 años en 1990 a 83 años en 2021.

El abaratamiento de la tecnología la ha hecho universal

¿Qué avances han propiciado los desarrollos tecnológicos de los que actualmente disfrutamos? Lo que se conoce como la “segunda era de las máquinas” se caracteriza por tres factores:

Aumentos exponenciales en la potencia computacional al tiempo que abaratamiento de la misma, lo que se conoce como “ley de Moore”.
Agilidad y poder de las tecnologías digitales (incluida su capacidad de replicar ideas y productos a coste marginal muy bajo).
Nuestra capacidad creativa para aprovechar ideas como si fueran ladrillos para generar innovaciones (lo que recibe el nombre de crecimiento recombinante).

La tecnología digital hoy en día es más abundante y más barata que nunca. En 1964, un terabyte de almacenamiento ocupaba un inmenso espacio y costaba 3.500 M€, hoy cuesta 25 € y el espacio ocupado es el de un pendrive.

Cuando el Sloan Digital Sky Survey entró en funcionamiento en el año 2000, su telescopio recogió más datos en sus primeras semanas de los que se habían acumulado en toda la historia de la astronomía. Una década después, su archivo contenía 140 TBytes (10 billones de bytes) de información. El Large Synoptic Survey Telescope (LSST) será su sucesor. El LSST tomará más de 800 imágenes panorámicas cada noche con su cámara de 3.200 millones de píxeles, registrando todo el cielo visible dos veces por semana. Se deberán procesar más de 20 TBytes de datos cada noche. Durante su vida útil de 10 años, capturará 60 PBytes (10.000 billones de bytes) de datos. Cuando esté en funcionamiento, permitirá acelerar enormemente nuestro conocimiento del universo.

La revolución del coste y tiempo tecnológico

Por un lado, la decodificación del genoma humano, consistente en el análisis de 3.000 millones de pares de bases, que tomaron diez años la primera vez que se hizo en 2003 con un coste de 3.000 M€, ahora se puede lograr en menos de 1 mes a un coste de 1.000 €. En menos de 20 años hemos pasado de algo inalcanzable en coste y tiempo, a un servicio asequible y disponible en 1 mes.

Por otro lado, a modo de disquisición teórica, pensemos qué potencia informática tendremos en las manos dentro de veinte años si la ley de Moore no pierde su vigencia. Supongamos que los costes computacionales se reducen a la mitad cada 18 meses. 1.000 € de potencia computacional actual (aproximadamente el precio de un smartphone de gama alta) costarán menos de diez centavos de euro en 2040. Si asumimos que los consumidores de dentro de veinte años estarán dispuestos a pagar 1.000 euros por un teléfono inteligente que hubiera en el mercado entonces, ¿cuál sería el coste de esas tecnologías si pudiéramos obtenerlas en la actualidad?: algo más de 10 millones €. Esa es una somera aproximación de lo que tendremos en las manos en unas dos décadas.

Impacto de la tecnología en los ingresos de los ciudadanos

El español medio actual dispone de mejores cuidados médicos, mejor acceso a la información y mejores formas de comunicarse y viajar que la gente más rica del mundo en un pasado no tan lejano. Hemos experimentado una mejora espectacular de las condiciones de vida, cuyo factor determinante más importante en todos los países y a lo largo del tiempo es la productividad. Esta aumenta cuando desplegamos la tecnología.

Aumento de la productividad

La productividad creció más a medida que la automatización redujo los costes, haciendo que los transportes, los cuidados sanitarios y la educación fueran más asequibles y accesibles. En general, la tecnología ha incrementado el tamaño del pastel económico, y ha redistribuido buena parte de él a los consumidores. Cuando Amazon ofrece una entrega gratuita el mismo día o al día siguiente, esa entrega no es realmente gratuita, ya que a Amazon le cuesta recursos conseguirlo. Los beneficios de las inversiones de Amazon en automatización y mejoras en su cadena de suministro, se reflejan en forma de una combinación de precios más bajos, una mayor variedad y una entrega más rápida, mientras la compañía compite para ganarse la confianza de los consumidores.

Asimismo, este impacto de la tecnología ha permitido un crecimiento continuado de los ingresos de los ciudadanos. El PIB per cápita mundial ha experimentado un crecimiento constante desde 1990. Según datos del Banco Mundial, en 1990 el PIB per cápita mundial era de 5.242 $ a precios constantes de 2010. En el año 2000, el PIB per cápita mundial había aumentado a 6.996 $, en 2010 se situaba en 8.798 $. En 2020, a pesar de la pandemia de COVID-19 y sus efectos económicos negativos, el PIB per cápita mundial fue de 8.590 $.

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Impacto en la calidad de vida de las personas

La innovación tecnológica en los últimos 30 años ha tenido un impacto significativo en la calidad de vida de las personas. He aquí algunas conclusiones:

Comunicación: La tecnología ha revolucionado la forma en que nos comunicamos. Las aplicaciones de mensajería instantánea, las redes sociales y los servicios de videoconferencia nos permiten comunicarnos con amigos y familiares, así como colegas y clientes en el entorno de trabajo, de manera rápida y eficiente.
Acceso a la información: La tecnología ha democratizado el acceso a la información. La mayoría de la información está disponible online, desde noticias hasta conocimientos especializados y recursos educativos, lo que nos permite aprender sobre cualquier tema de manera rápida y fácil.
Educación: La facilidad de acceso a la enseñanza a través de internet permite que cualquier persona pueda formarse en cualquier materia sin moverse de casa. Esto no solo permite la facilidad de acceso a la formación, sino que ha derribado barreras para muchísimas personas, lo que ha democratizado el acceso a la educación para enormes capas de nuestra sociedad. En España en 2022 el 27% de la población ha realizado estudios online.
Salud: La tecnología aplicada a la medicina y a la salud de las personas ha hecho que aumente nuestra esperanza de vida, mejorando la atención médica, los dispositivos médicos y las aplicaciones de seguimiento de la salud para monitorizar nuestro estado de salud y bienestar personal, lo que nos ayuda a detectar enfermedades de modo temprano y a supervisar nuestras dolencias sin darnos cuenta.
Entretenimiento: La tecnología ha mejorado nuestra vida de ocio, desde la televisión hasta los videojuegos, pasando por la música, series y películas. La tecnología ha ampliado nuestras opciones y nos permite disfrutar de un entretenimiento de calidad en cualquier momento y lugar.
Trabajo: La tecnología ha mejorado la forma en que trabajamos, desde la automatización de tareas hasta el trabajo remoto. La tecnología nos permite trabajar de manera más eficiente y productiva, lo que puede llevar a una mejor calidad de vida y equilibrio entre el trabajo y la vida personal.

Adaptación tecnológica

La capacidad de adaptarse a situaciones totalmente nuevas seguirá siendo un gran reto. A lo largo de la historia, la humanidad se enfrentó a innovaciones que han cambiado el statu quo de la civilización: la escritura, la imprenta, la electricidad, el automóvil, los antibióticos, la televisión, internet, la edición genética CRISP, la impresión 3D, la IA, el IoT o el big data. Cada una de ellas ha presentado desafíos únicos, generando preocupaciones sobre el impacto en nuestro estilo de vida, el empleo, la educación, la salud o el medio ambiente. A su vez, nos han llevado a un mayor nivel de comunicación, educación, colaboración o salud a nivel global al tiempo que crecía la renta per cápita. En definitiva, hemos encontrado maneras de aprovechar las oportunidades que presentaban estas innovaciones para mejorar nuestras vidas y afrontar los desafíos.

Claves de las Data Clean Rooms en la nueva era del fin de las cookies

24/05/2023 por Pepa Pizcueta

En la nueva era de la publicidad sin cookies de terceros, las Data Clean Rooms (salas de datos limpias) se han vuelto una herramienta clave para recopilar, gestionar y analizar datos de manera segura y privada.

Con la creciente preocupación por la privacidad de los datos personales y las restricciones en torno al uso de cookies de terceros, las Data Clean Rooms ofrecen una solución innovadora para mantener la eficacia de la publicidad basada en datos sin comprometer la privacidad de los usuarios.

Las 7 claves más importantes de las Data Clean Rooms

1. Privacidad de los datos

Las Data Clean Rooms se centran en proteger la privacidad de los datos personales. Permiten que los anunciantes, editores y otras partes compartan datos de manera segura sin revelar información personal identificable. Esto se logra mediante técnicas de anonimización y agregación, lo que garantiza que los datos no puedan rastrearse hasta un individuo específico.

2. Colaboración segura

Ofrecer un entorno seguro y controlado donde diferentes actores pueden colaborar y compartir datos es una de las claves de este nuevo sistema. Estas salas proporcionan una plataforma neutral donde los participantes pueden acceder a conjuntos de datos compartidos y realizar análisis sin comprometer la seguridad o la privacidad de los datos.

3. Cumplimiento normativo, una de las claves del Data Clean Rooms

Las Data Clean Rooms están diseñadas para cumplir con las regulaciones y leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea o leyes similares en otras jurisdicciones. Estas salas brindan salvaguardias técnicas y organizativas para garantizar que el intercambio de datos cumpla con los requisitos legales y éticos.

4. Análisis conjunto

Asimismo, permiten el análisis conjunto de datos sin revelar detalles sensibles. Los participantes pueden realizar análisis y obtener información valiosa sobre audiencias, segmentación y comportamiento sin acceder directamente a los datos subyacentes. Esto facilita la generación de ideas y la toma de decisiones basada en datos sin comprometer la privacidad.

5. Transparencia y consentimiento, una de las claves del Data Clean Rooms

En un entorno de Data Clean Room, es fundamental mantener la transparencia en el uso de los datos y obtener el consentimiento adecuado de los usuarios. Los participantes deben comunicar claramente cómo se utilizarán los datos compartidos y garantizar que los usuarios estén informados y consientan el intercambio de sus datos en un entorno seguro.

6. Medidas de seguridad

Las Data Clean Rooms deben implementar medidas de seguridad robustas para proteger los datos frente a posibles brechas o accesos no autorizados. Esto implica el uso de cifrado, autenticación de usuarios, controles de acceso y auditorías periódicas para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos.

7. Innovación y adaptabilidad

La publicidad sin cookies de terceros está en constante evolución, por lo que las Data Clean Rooms deben ser flexibles y estar preparadas para adaptarse a nuevos enfoques y tecnologías. Es esencial fomentar la innovación y encontrar soluciones sostenibles a medida que surjan nuevas regulaciones y tendencias en el ámbito de la publicidad y protección de datos.

En definitiva, las Data Clean Rooms desempeñan un papel crucial en la nueva era de la publicidad sin cookies de terceros…

Al permitir la colaboración segura, el análisis conjunto de datos y el cumplimiento normativo, al tiempo que salvaguardan la privacidad de los usuarios. Estas claves son fundamentales para establecer un entorno confiable y ético. Si quieres convertirte en un experto en este tema y conocer todo sobre las nuevas actualizaciones de análisis de datos, te invitamos a descubrir el Master in Big Data & Business Intelligence. ¿Necesitas asesoramiento académico? Puedes solicitar una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores. ¡Dale un impulso a tu carrera profesional!

Las redes sociales y Big Data: el curriculum de Internet

20/04/2023 por Pepa Pizcueta

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En la era digital actual, las redes sociales se han convertido en una parte integral de la vida diaria de millones de personas, ya que proporcionan la posibilidad de interactuar con amigos, familiares y comunidades en línea de forma rápida y sencilla. Además de su uso personal, las redes sociales y el Big Data también se han convertido en una herramienta poderosa para construir una marca personal y profesional en línea.

A través de la creación de contenido y la participación activa en las redes sociales, las personas pueden construir un «curriculum de Internet» que les permita mostrar sus habilidades, experiencia y personalidad a potenciales empleadores y clientes. Aunque, también existen riesgos y desafíos asociados con el uso de las redes sociales. Estos incluyen la exposición de información personal y privada, la propagación de información errónea y la dependencia excesiva de la validación social.

Pero, ¿cómo pueden las empresas aprovechar esta gran cantidad de datos para mejorar su eficiencia y tomar mejores decisiones? La respuesta se encuentra en el Big Data. El Big Data es una disciplina que se encarga de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa y relevante para las empresas.

Las redes sociales como curriculum en Internet gracias al Big Data

El Big Data, la técnica que usan las empresas para obtener información y reclutar empleados

Belarmino García, director del Master in Big Data & Business Intelligence, ha indicado que «desde el punto de vista de una empresa, cuando uno trata de obtener información, la información existe en el mundo de Internet, provenga de donde provenga, aunque mucha de ella es de las redes sociales«.

Existen muchas compañías que antes de proceder a reclutar a personas en una organización, parte de la información de esas personas la obtienen del mundo de las redes sociales. El director ha añadido que «a través de la información que obtienen de las redes sociales pueden redefinir si ese candidato coincide con las habilidades y valores personales que están buscando en las personas que quieren incorporar».

Microtargeting a partir del Big Data y las redes sociales

El microtargeting se refiere a la práctica de utilizar datos detallados sobre individuos para dirigir mensajes publicitarios o influir en las decisiones de los clientes, consumidores o el público en general. En este contexto, con el avance del Big Data las empresas pueden recopilar gran información, gracias a los datos y la exposición en redes sociales, acerca de los gustos y preferencias de su publico objetivo.

A través del análisis de datos y algoritmos avanzados, las empresas pueden identificar patrones y tendencias en los datos recopilados para entender mejor a los usuarios en línea y, así, crear anuncios y mensajes personalizados para ellos. Sin embargo, el microtargeting también ha generado preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos personales de los usuarios en línea.

Las redes sociales como base de datos del comportamiento en la red

Los usuarios generan una gran cantidad de datos y actividad en línea a través del uso masivo de las redes sociales, lo que permite que estas sean vistas como una base de datos del comportamiento en línea de los usuarios, la cual puede ser utilizada para analizar su comportamiento en la red.

Los analistas de datos pueden recopilar información de interés de las redes sociales para obtener información sobre las preferencias y tendencias de los usuarios en línea. Por ejemplo, los hábitos de navegación y las publicaciones en redes sociales pueden ser analizados para entender mejor las preferencias de los usuarios, sus intereses y sus necesidades.

Esto a su vez, puede ayudar a las empresas a crear estrategias de marketing más efectivas y personalizadas para sus clientes potenciales. Además, los investigadores pueden utilizar estos datos para estudiar los patrones de comportamiento en línea y las tendencias en las redes sociales.

En definitiva, las redes sociales se han convertido en un curriculum personal…

Debido a que las empresas buscan información sobre los candidatos de su compañía en las redes sociales. Con el uso del Big Data, son capaces de recopilar la información necesaria para filtrar y observar los comportamientos de sus empleados, así como del público objetivo al que va dirigido sus productos o servicios. Conviértete en un experto de las redes sociales y el Big Data, y aprende con profesionales de reconocido prestigio en Big Data y Business Intelligence como Belarmino García. ¿Necesitas asesoramiento académico? Solicita una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores.

¿Cómo usar Chat GPT en el sector empresarial?

18/04/202317/04/2023 por Daniel Antuña

El Chat GPT es un prototipo de chatbot de inteligencia artificial creada en 2022 por OpenAi, que como modelo de lenguaje interactúa con el usuario, dando respuesta a problemas muy avanzados de distinta naturaleza y siendo de gran ayuda en el sector empresarial. Gracias al Chat GPT puedes reescribir un contenido, traducirlo, resumirlo, esquematizarlo, hacer cálculos, tablas, escribir reclamaciones, preparar reuniones, redactar poemas o brainstorming. Pero, ¿sabes cómo usar Chat GPT?

Hay casos en los que ha sido útil para redactar emails, ensayos o crear historias. Tiene un sistema de búsqueda mejor que el de Google con el que puedes documentarte y aprender. El Chat GPT es capaz incluso de crear códigos de programación. En definitiva, las aplicaciones son infinitas.

Cómo usar Chat GPT en el sector empresarial y educativo

Aplicación en el sector empresarial

Como modelo de lenguaje, el Chat GPT es perfectamente capaz de brindarte información y consejos generales para ayudarte a iniciar una empresa. Puede ayudarte a identificar tu idea de negocio calculando el éxito potencial. Es capaz también, de desarrollar un plan de negocios, determinar la estructura legal de la empresa, aconsejarte las mejores formas de lograr financiamiento. El Chat GPT incluso te da los pasos para registrar tu empresa y hasta promocionarla.

Asimismo, este chatbot ayuda a mejorar la eficiencia y la productividad de las empresas en estos aspectos empresariales:

Atención al cliente: Chat GPT puede ser utilizado para crear un chatbot de atención al cliente que puede responder preguntas frecuentes y resolver problemas de los clientes de manera rápida y eficiente. Esto puede mejorar la satisfacción del cliente y reducir la carga de trabajo del personal de atención al cliente.
Análisis de datos: En la Inteligencia Artificial está la clave para analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información útil a los gerentes y otros empleados de la empresa. Esto puede ayudar a identificar tendencias, patrones y oportunidades de negocio.
Asistente virtual: Este uso del chat ayuda a los empleados en la realización de tareas diarias. Por ejemplo, puede programar reuniones, realizar búsquedas en internet, enviar correos electrónicos, entre otros
Marketing: El Chat GPT es de gran apoyo a la hora de crear contenido relacionado con el marketing y la publicidad, para que sea más personalizado y relevante para los clientes. Esto puede ayudar a mejorar la tasa de conversión y aumentar las ventas.
Recursos humanos: Automatiza las tareas de recursos humanos como el reclutamiento y la selección de candidatos. Ayudando a reducir el tiempo y los costos asociados con estas actividades.

¿Puede ayudar el Chat GPT a un alumno de Next International Business School?

El Chat GPT, sin duda, puede ser de gran ayuda para un alumno del Máster Internacional en Creación y Aceleración Empresarial ofertado por la escuela de negocios Next International Business School. Es capaz de proporcionar una amplia variedad de información y conocimientos relacionados con la creación y aceleración empresarial.

El Chat GPT puede proporcionar información sobre los conceptos fundamentales de la creación y aceleración empresarial. Es capaz de ofrecer ideas y ejemplos prácticos de empresas y empresarios exitosos, además de ayudar a los alumnos a identificar oportunidades de negocio y a desarrollar estrategias efectivas para capitalizarlas. También proporciona información y recursos sobre las últimas tendencias y tecnologías emergentes que podrían impactar en el futuro de la creación y aceleración empresarial.

Los estudiantes pueden utilizar el Chat GPT para buscar respuestas a preguntas específicas, encontrar recursos y herramientas útiles, y obtener perspectivas de expertos en el mundo empresarial. Esto puede ayudarles a ampliar su comprensión del mundo empresarial y a tomar decisiones más informadas a medida que avanzan en su carrera empresarial.

En definitiva, Chat GPT es una herramienta valiosa…

Para los estudiantes del Máster Internacional en Creación y Aceleración Empresarial al proporcionar una amplia variedad de información y conocimientos útiles que podrían ayudarles a desarrollar habilidades y conocimientos empresariales avanzados. Dale un impulso a tu carrera profesional y consulta nuestra innovadora oferta académica y, si lo necesitas, puedes solicitar una sesión de mentoring gratuita. No dudes en ponerte en contacto con nosotros.

La ciencia desvela que Messi es mejor jugador que Cristiano

29/06/202329/12/2022 por Pepa Pizcueta

Leo Messi está de gala y Cristiano Ronaldo de luto. La victoria del jugador argentino en el Mundial de Qatar ha sido determinante en la rivalidad histórica y en las últimas comparaciones que mantienen desde hace años. Esto se ha reflejado en un estudio que ha analizado qué jugador de fútbol es mejor.

Ambos futbolistas son, sin ninguna duda, los mejores jugadores de los que llevamos de siglo XXI y podrían colarse en el ranking de los mejores de la historia. Sin embargo, en la competición mundial Messi ha mostrado carácter, madurez futbolística y una alta capacidad de superar las dificultades con las que se encontraba; mientras que Ronaldo, uno de los máximos goleadores de la historia del fútbol, su carrera se encuentra en declive. Un reflejo ha sido que fue suplente en los partidos de octavos y cuartos de final.

El estudio que avala que Messi es dos veces mejor que Ronaldo

Los investigadores de este estudio han basado su análisis en la detección de patrones temporales (patrones en T) y en la observación de coordenadas polares. En primer lugar, la indagación en el patrón T se ha utilizado con éxito en diversas investigaciones para descubrir patrones ocultos que están detrás de varios comportamientos en el fútbol. En segundo lugar, las coordenadas polares se analizan en los deportes de equipo. En ambos casos, los datos recopilados se han utilizado para valorar quién es el jugador más determinante.

La tecnología analítica

La progresiva incorporación de las tecnologías a los deportes ha permitido generar una gran cantidad de información, denominada Big Data o datos masivos, que nos permite obtener información gracias a los cuales se puede profundizar en el conocimiento deportivo. El análisis de datos masivos en el fútbol ayuda a medir su rendimiento y a tomar decisiones estratégicas. Esta información ha permitido mejorar los conocimientos y la eficacia de los deportistas en el entrenamiento, en la salud. En este contexto, gracias a este tipo de tecnología se pueden llevar a cabo estudios como este.

¿En qué consistió el estudio?

La muestra representativa analizada ha englobado un total de 181 goles; 83 de Lionel Messi y 98 de Cristiano Ronaldo. Todos ellos han sido marcados en las competiciones de la Champions League, La Liga y la Copa del Rey. Además, se han incluido dos grabaciones de cada secuencia desde diferentes ángulos, usando un criterio de calidad del oponente. En este sentido, se ha excluido del análisis todos los goles de penalti marcados a balón parado. Bajo esta premisa, se ha podido concluir cuál de ellos ha obtenido un mejor resultado.

Asimismo, se ha llevado a cabo una investigación más exhaustiva y precisa en relación con las siguientes variantes:

Número de pasos entre toques de balón
Área del terreno de juego en la que se mueve el jugador
Número de jugadores de ambos equipos que interactúan durante la acción del delantero
Parte del cuerpo que el jugador usa para hacer contacto con la pelota
Ángulo del pecho con respecto a la línea lateral o línea de gol
Acciones técnicas comunes del fútbol
Posición del jugador en el terreno de juego

Conclusiones que afirman el potencial de Messi

Este estudio ha servido para terminar de obtener una respuesta al uso de la tecnología analítica. La conclusión más evidente de la investigación ha sido que Messi es considerado un jugador muy impredecible en sus acciones goleadoras y Ronaldo un tirador certero con patrones más recurrentes.

Más allá de estos resultados, el análisis ha indicado que la valoración VAEP (valor de acciones por estimación de probabilidades) de la leyenda argentina en cancha es de 1,21, mientras que la del portugués es de 0,61. Para llegar a estas mediciones, el informe ha concluido que Messi juega más con el balón, tiene más contacto con la pelota, y en consecuencia genera más situaciones en el juego, lo que lo lleva a tener una mayor incidencia en el resultado final que su rival.

En definitiva, el Big Data en el fútbol…

Ofrece muchísima información. En el sector del fútbol gracias a ello se pueden obtener múltiples datos y profundizar en el conocimiento deportivo. En Next International Business School ofrecemos innovadores programas adaptados a este tipo de tecnología. Por ello, si quieres formarte en un ámbito que está en auge consulta nuestro programa académico en Big Data y Business Intelligence. ¿Necesitas asesoramiento académico? Solicita una sesión de mentoring gratuita con nuestro equipo de asesores.

Metaverso: Cómo trabajar en el nuevo mundo virtual

21/10/2022 por Alberto Fandos Portella

Metaverso: qué es y qué profesiones se demandan

Desde que Mark Zuckerberg anunció el cambio de nombre de Facebook por Meta y apostar por el metaverso, este nuevo mundo virtual se ha convertido en el foco de la actualidad, de la curiosidad de los usuarios y de la atención de las empresas. Y no es para menos. Ya se especula que en 2028 el metaverso generará 850.000 millones de dólares. El propio Zuckerberg ha manifestado que espera llegar a cerca de mil millones de personas con su ambicioso proyecto virtual.

Pero ¿Qué es el metaverso?

Se trata de un ecosistema virtual y tridimensional en que podremos interactuar con otros usuarios, divertirnos, viajar, asistir a eventos, trabajar, estudiar, comprar, vender o hacer negocios a través de dispositivos de realidad virtual. Se dibuja como un universo alternativo donde haremos las mismas cosas que en el mundo físico, pero sin movernos de casa.

Aunque metaverso y Zuckerberg parece que van de la mano, el concepto no es suyo. El metaverso no es una marca o una plataforma específica. El metaverso se refiere a ese mundo virtual. Ya existen entornos virtuales de metaverso de videojuegos en línea o donde se celebran eventos como Roblox, Decentraland o The Sandbox.

Aún no se ha llegado a la experiencia completa que el metaverso promete, pero las expectativas son altas. Las grandes tecnológicas están pisando el acelerador para hacer de él una idea real y tangible y esto traerá consigo importantes movimientos en el mercado laboral.

¿Qué profesiones son las más demandas para trabajar en esta disciplina?

Llevamos años escuchando que más del 70% de las profesiones del futuro se están creando y algunas aún no las conocemos. Y probablemente una parte importante de ellas van a estar relacionadas con el metaverso. Por el momento, ya existen algunos perfiles específicos para trabajar en este nuevo universo. Estos son algunos de ellos:

1. Ingenieros de hardware y software de entornos virtuales

En la experiencia inmersiva, el límite de la pantalla del ordenador o del smartphone desaparece. A través de nuestro avatar tocaremos y moveremos objetos, nos relacionaremos con otras personas e influiremos en el entorno. Para que el metaverso sea una realidad es clave el desarrollo de dispositivos y sensores que no solo registren nuestros movimientos, sino que también interpreten expresiones faciales o reacciones físicas fruto de nuestras emociones. Los ingenieros de software especializados en computación gráfica también estarán entre los más demandados. Ellos serán los encargados de dar la respuesta visual para replicar nuestro día a día con alta sensación de presencia a través de la encarnación de nuestro avatar.

2. Experto en ciberseguridad

Uno de los grandes retos en el metaverso será garantizar la la privacidad de los datos, y evitar la difusión de información falsa o avatares pirateados. Es esencial detectar posibles escenarios que pudieran ser objetivo de delitos informáticos y bloquear ataques en tiempo real, adaptando protocolos a nuevos escenarios.

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3. Experto en marketing de metaverso

Estos profesionales se centrarán en ofrecer experiencias inmersivas de marca lo que implica conocimientos técnicos, visión estratégica, y grandes dosis de innovación, creatividad e imaginación. Si la realidad virtual y la aumentada ya están revolucionando la experiencia del cliente, el metaverso abre infinitas posibilidades: interactuar con los productos y las personas en tienda, visitar espacios, participar en grandes eventos, etc.

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4. Ingeniero de blockchain

La tecnología blokchain o cadena de bloques es la base para que el metaverso sea descentralizado y los usuarios puedan ser dueños de sus propios datos y contenido. Ofrece también la posibilidad de poseer y comercializar activos digitales de tokens no fungibles (NFT por sus siglas en inglés) y facilita la configuración de un ecosistema financiero.

5. Investigador científico

Los investigadores en realidad virtual y realidad aumentada ya se encuentran entre los profesionales más valorados de las grandes tecnológicas. Con el metaverso su ámbito se amplía a todas las áreas que este nuevo mundo requiere (desde las vinculadas a las psicológicas, fisiológicas y cognitivas, hasta las relacionadas con ingeniería informática, desarrollo de juegos, aprendizaje automático, ciencia de datos…). Su misión es probar nuevos métodos de interacción, así como establecer una arquitectura sobre la se construyen los casos de uso.

6. Diseñador de avatares

Cada uno de los usuarios del metaverso necesita su avatar, es decir su versión en el mundo virtual. Es fundamental dotar a los usuarios de las herramientas necesarias para que puedan crearlos a su gusto. Pero también surge la opción de comprar avatares personalizados.

7. Diseñador digital de moda

Las grandes marcas ya están dando sus primeros pasos en este nuevo universo. Nike adquirió la empresa RTFKT Studios que se dedica al desarrollo de coleccionables y NFTs con el fin de ofrecer colecciones únicas de artículos digitales. Esta firma también ha desarrollado Nikeland, una realidad paralela ubicada en la plataforma de juegos Roblox que permite a los usuarios hacer ejercicio o vestir a sus avatares con prendas icónicas de la marca. El Consejo Británico de la Moda (BFC por sus siglas en inglés) ya ha creado el premio Mejor diseño del metaverso. Fue otorgado por primera vez el año pasado a la diseñadora digital cSaphire, que comenzó a crear sus diseños en Roblox.

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Trabajar en Big Data: un sector sin desempleo

29/07/2022 por Isabel García

¿Quieres trabajar en Big Data? Descubre los diferentes perfiles que existen

Trabajar en Big Data conlleva disfrutar de múltiples ofertas laborales y ganar los mejores sueldos del mercado. Vivimos en la era de la información y los datos, por lo que cada vez son más las empresas que demandan profesionales especializados en este ámbito. Se trata de un sector que se encuentra en auge y prácticamente aquellos que se han formado en este área tienen empleo asegurado. Si quieres conocer los diferentes perfiles que hay en el sector continúa leyendo porque te presentamos…

Los perfiles más demandados para trabajar en Big Data

Las personas que trabajan en Big Data se encargan de recopilar, almacenar y analizar los diferentes datos que generan y obtienen las empresas. De esta manera, se pueden conocer las tendencias de los clientes y así se pueden crear estrategias orientadas a sus preferencias. Hay diferentes perfiles profesionales, todos ellos muy bien pagados y tienen una alta demanda, así lo refleja esta noticia de El País.

1. Ingeniero de macrodatos

Este especialista en Big Data se encarga de ordenar y recopilar los datos que genera su empresa. Además, desarrolla y mantiene los sistemas que procesan y almacenan los grandes volúmenes de datos. De esta manera, otros departamentos de la empresa pueden utilizar esta información para elaborar distintas estrategias.

2. Analista de datos

El analista de datos es uno de los perfiles más demandados en la actualidad. Se encarga de interpretar los datos para sacar conclusiones que ayuden en la toma de decisiones y en la creación de estrategias. Identifica los patrones de comportamiento de los consumidores. Así pues, es capaz de conocer cuáles son los problemas y proponer soluciones en base a su comportamiento.

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3. Científico de datos

Este perfil se encarga de recopilar altos volúmenes de datos y los transforma en un formato apto para su análisis. Además, elimina aquella información que no es relevante. Por otro lado, tiene una visión global y recopila datos de diferentes fuentes. Su función es muy importante, ya que es capaz de dar sentido a los datos para su posterior procesamiento.

4. Ingeniero de soluciones

El Ingeniero de soluciones es el profesional que tiene más contacto con el cliente. Se reúne con él para comprender cuáles son sus necesidades y así, más adelante, tras analizar los datos, darle una solución. Además, da seguimiento a proyectos ya existentes para conocer si funcionan o si por el contrario se deben modificar y adaptar a las nuevas preferencias.

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En definitiva, trabajar en Big Data…

Ofrece infinitas posibilidades. Se trata de un sector que tiene muchas ofertas laborales y sin apenas desempleo. En Next International Business School ofrecemos innovadores programas adaptados a las demandas del mercado laboral. Por ello, si quieres formarte en un ámbito que está en auge consulta nuestro programa académico en Big Data y Business Intelligence. Pídenos información y da un impulso a tu carrera profesional.

5 ejemplos del Big Data en la vida real

21/03/202217/03/2022 por Alberto Fandos Portella

El Big Data está entre nosotros. A pesar de su apariencia de concepto técnico y ambiguo, forma parte de nuestra vida cotidiana. La gran mayoría, por supuesto, para favorecer a nuestro bienestar. ¿Eres de los que todavía no se ha dado cuenta? Ahí van algunos ejemplos Big Data para que reflexiones.

Mejores ejemplos Big Data que vivimos a diario

1. Business Intelligence

En una palabra, información. Todos aquellos datos recogidos por el comportamiento de los usuarios. Desde una red social hasta una aplicación móvil o la navegación por internet. Así, gracias al Big Data, se pueden llevar a cabo estrategias más exitosas vinculadas a tus gustos, tu vida y tu bienestar.

2. Seguridad

Dicen que la información es poder. Y, en este caso, también seguridad. La tecnología ha permitido disponer de dispositivos de reconocimiento facial y dactilar; detectar terroristas mediante keywords en las búsquedas de internet; o la aplicación de equipos de rastreo y geolocalización. Aunque, como todo en la vida, hecha la ley, hecha la trampa. De ahí que surjan oportunidades de fraude, cibercrimen, estafas… En este sentido, cobra una gran importancia la figura del experto en ciberseguridad. Sin duda, la clave para frenar el fraude generado a través de la data.

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3. Ejemplos Big Data predicción

La lucha contra la incertidumbre. El Big Data nos proporciona una información vital. Por un lado, recopila y analiza los datos históricos. Todo ello, en tiempo real. Por otro lado y más importante, es capaz de generar tendencias de cara al futuro. Sin duda, una de las claves para adelantarnos a acontecimientos y situaciones.

4. Estilo de vida y salud

Los relojes inteligentes han venido para quedarse. Ritmo cardíaco, pulsaciones… Información de gran utilidad que puede, literalmente, salvarnos la vida. A esto hay que sumarle el recuento de pasos, kilómetros recorridos y avisos por sedentarismo. Otro de los ejemplos Big Data más claros en este aspecto su aplicación al mundo del deporte. Su objetivo, registrar todo tipo de datos para detectar tanto puntos débiles como fuertes para tener un mayor rendimiento.

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5. Movilidad

¿Quién no ha pedido un taxi o VTC desde el smartphone? Coche que, por cierto, ha llegado en cuestión de minutos y hemos conocido a tiempo real dónde se encuentra y cuánto tardará en recogernos. Ocurre lo mismo con los horarios del transporte público. Y, sobre todo, con las aplicaciones GPS. En este sentido, herramientas como Google Maps o Waze son de gran utilidad. Gracias a la información compartida por millones de usuarios en tiempo real, podemos saber de primera mano si una zona está concurrida, si hay un radar, un accidente o la duración exacta del trayecto hasta llegar a nuestro destino.

En definitiva, estos ejemplos Big Data…

Nos sirven para concienciarnos del poder de los datos. La información sigue siendo el eje fundamental de empresas, instituciones y personas. A través de esta, se pueden optimizar recursos y tener una mayor rentabilidad. Por ello, son primordiales los especialistas en Big Data y Business Intelligence. Sin duda, una de las profesiones más demandadas. En Next International Business School te ayudamos a formarte mediante un claustro docente de primer nivel. Expertos que enseñan de lo que trabajan. ¿Te animas?

Data Transformation: qué es y cómo aplicarla en 5 pasos

22/03/202213/01/2022 por Alberto Fandos Portella

Data Transoformation: qué es y cómo aplicarla

La Data Transformation es una de las disciplinas más demandadas para los expertos en Big Data y Business Intelligence. Un mar de datos inunda empresas e instituciones diariamente. Sin embargo, procesarlos puede ser un desafío.

¿Qué es la Data Transformation?

La Data Transformation es el proceso de cambiar o convertir datos de un arreglo o formato específico a otro. Uno de los procesos de transformación de datos más comunes es convertir los datos sin procesar en algo más limpio y adecuado. Otros, incluyen la conversión de tipos de datos, el enriquecimiento de los mismos para beneficiar a una empresa y la eliminación de duplicados.

Con la Data Transformation, las empresas pueden aumentar su eficiencia y sus procesos analíticos al tomar mejores decisiones basadas en datos. Para fines de marketing, este proceso permitirá comparar los datos de varias campañas. Y, por consiguiente, obtendrán mejores soluciones para comercializar su producto. Además, no será necesaria una gran inversión económica.

La transformación de datos se puede clasificar en diferentes categorías:

Estructural: en el que la base de datos se reorganiza moviendo, combinando y renombrando columnas.
Constructivo: en el que la transformación de datos copia o agrega datos.
Destructivo: en el que la transformación conduce a que un sistema elimine ciertos archivos o registros.
Estética: en la que la transformación estandariza los datos para cumplir con parámetros o requisitos específicos.

¿Cómo se lleva a cabo una Data Transformation?

Los ingenieros de datos transforman los datos de varias maneras:

Scripting: que implica el uso de scripts como Python o SQL. Esto puede tomar mucho tiempo para llevar a cabo, ya que es un proceso manual.
On-premise ETL (Extract, Transform, Load): eliminan el arduo trabajo de crear secuencias de comandos de la transformación, ya que automatizan todo el proceso. Estas herramientas generalmente se alojan en los servidores de su empresa, por lo que requieren una amplia experiencia y costes de infraestructura considerables.
Cloud-based ETL o las herramientas que están alojadas en la nube: permiten recopilar datos de cualquier fuente en la nube y cargarlos en el almacén de datos. Estas son las herramientas más fáciles de manejar, especialmente para usuarios no técnicos.

Los 5 pasos de la Data Transformation

Fase #1: descubrimiento e interpretación de datos

Lo primero que debes saber es qué tipo de datos tienes y en qué necesitas transformarlos. Determinar objetivos. Conocer el formato de de los datos y el de destino. Luego, haz un mapa de las acciones. Aquí hay algunas preguntas para guiarte:

Estructura: ¿Mis datos son tabulares, rasterizados o tridimensionales?
Atributos: ¿Hay algún dato que falta actualmente? ¿Hay metadatos complementarios?
Transformación: ¿Se registran los datos de manera consistente? ¿Quiero cambiar las unidades en las que se registran ciertas medidas?

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Fase #2: Mapeo de datos

En este fase se establece un plan que identifica qué elementos de los datos se transformarán. Si, por ejemplo, es por razones de compatibilidad, necesitarás conocer las partes de los datos que se deben cambiar y qué se debe dejar intacto.

Además, debes considerar aquellos datos que pueden perderse durante el proceso de transformación. Para ello, haz un plan para saber qué hacer si ocurren estas pérdidas.

Fase # 3: Generación de Código

Para que se complete el proceso de transformación de datos, debes crear un código que ejecutará el trabajo de transformación. Puedes escribir un script o, para simplificar todo el proceso, utilizar una herramienta de transformación de datos.

Durante esta fase, es conveniente identificar los formatos de archivo de datos de entrada y salida dentro de su flujo de trabajo, así como los requisitos del trabajo de transformación de datos. Estos pueden incluir compatibilidad, enriquecimiento, etc.

Fase #4: Ejecución de código

Es el momento de poner el código en acción. Pon a prueba lo que has creado conectando los datos de entrada al flujo de trabajo. Una vez ejecutado, los datos antiguos deben convertirse a la salida deseada.

Fase #5: Revisar los datos

¡No olvides revisar la calidad y precisión de los datos de salida! Asegúrate de que se haya formateado correctamente. En este sentido, crear una lista de problemas es una buena idea. Si es necesario, realice los cambios pertinentes y vuelva a intentarlo.

En definitiva, la Data Transformation…

Es fundamental para que tu organización convierta los datos de varias ubicaciones y formatos en información. Esto te permitirá tomar mejores decisiones respaldadas por datos. Si eres un analista de datos o un ingeniero de datos que busca impulsar su carrera, esta es una gran especialidad. ¿Cómo? En Next International Business School te ayudamos a dominar el complejo mundo del Big Data y el Business Intelligence. Sin duda, es uno de los perfiles más demandados por las empresas. Nuestros innovadores programas te dotarán de las herramientas y técnicas más innovadoras.